AIツールが新材料の難燃性を正確に予測

IMDEA材料研究所は、エポキシ樹脂の難燃性能を高精度で予測する人工知能モデルを開発した。同モデルは材料科学誌に掲載され、従来方式が抱える試行錯誤の時間とコスト課題を解決する手法として注目されている。 エポキシ樹脂は建設、自動車、電子部品、航空宇宙分野で広く使用されるが、可燃性が高いため重要構造材への適用が制限されてきた。特にハロゲン系ではなくリン系難燃剤を配合した複合材料の開発が求められているが、従来の材料設計は実験条件に大きく依存し、開発サイクルが長期化していた。タングイョン博士らは、リン系難燃剤配合のエポキシ複合試料510件のデータを用いて機械学習モデルを構築。難燃剤の分子構造、配合組成、その他の変数を分析し、ポリマー材料の燃焼挙動を評価する国際規格「UL-94垂直燃焼性分類」と「限界酸素指数」の二大指標を高精度で予測可能にした。 本研究の最大の特徴は、予測結果を直感的に理解できる評価フレームワークに統合した点にある。AIが出力する数値データを「優秀」「良好」「標準」「不適合」の四つのレベルに分類し、材料開発者とエンジニアが意思決定を行う際の手助けとなる体系的な指針を提供する。外部ケーススタディによる検証では、モデルの堅牢性と実用性が確認済みである。 同研究所の難燃材料研究グループは、今後はデータベースを他の高分子材料や難燃剤へ拡大する計画だ。このAI駆動型の材料探索手法は、電子部品の安全性向上、電気自動車用電池の耐熱設計、航空機内装材、建築建材の防火性能評価など、多岐にわたる産業分野での実用化が期待されている。開発の加速化により、より安全で高効率な次世代難燃性ポリマーの市場投入が現実的なものとなる見込みだ。